R语言进行词云统计分析

本文章从爬虫、词频统计、可视化三个方面讲述了R语言的具体应用，欢迎大家共同谈论学习

1、使用 rvest 进行数据的爬取

#如果没有，先安装rvest包

install.packages("rvest")

library(rvest)

url <- "http://www.sohu.com/a/123426877_479559"

#读取数据，规定编码

web <- read_html(url, encoding = "utf-8")

position <- web %>% html_node("article.article") %>% html_text()

%>%管道函数，将左边的值赋给右边函数作为第一个参数的值
web存储网页信息的变量。
html_nodes()函数获取网页里的相应节点
html_text()函数获取标签内的文本信息

要获取网页中的节点，打开所要爬取网页内容——>按F12——>找到内容所对应的网页节点

2、使用jiebaR进行分词，统计词频

#install.packages("jiebaR")

library(jiebaR)

#初始化分词引擎并加载停用词

#user表示需要组合到一起的单词

#stop_word删除不需要出现的词

engine_s <- worker(user = "E:/R-Test/dictionary.txt", stop_word = "E:/R-Test/stopwords.txt")

#分词处理

seg<-segment(position, engine_s)

#统计词频

f <- freq(seg)

#根据词频降序排列(FALSE升序排列)

f <- f[order(f[2], decreasing = TRUE),]

#显示前30行的数据

head(f, 30)

1）“dictionary.txt”，是指明需要组合到一起的词组，比如说在默认情况下分词的结果可能会将“机器学习”处理成“机器”，“学习”，而我们其实想要的是“机器学习”，所以需要加载此字典表进行指定。注意：此文件的内容是自己指定的，具体内容如下：

机器学习

公众号

互联网

大鳄

大数据

2）“stopwords.txt”，是需要过滤掉的词组，比如“它”、“就是”、“作者”等词对于我们分析没有实际意义，我们就不需要统计他们，具体内容：

是

就是

在

也

你

他

这个

作者

了

我

的

它

3、使用wordcloud2包进行可视化

wordcloud2包的安装就不能像前面的直接使用install.packages("wordcloud2")进行安装了，因为这样的安装的wordcloud2就无法绘制图片和汉字的词云。他需要先安装“devtools”包，具体方法如下：

#安装方法1：

install.packages('devtools')

library('devtools')

install_github("lchiffon/wordcloud2")

library(wordcloud2)

#安装方法2（在RStudio中执行）：

if(!require(devtools)) install.packages("devtools")

devtools::install_github('lchiffon/wordcloud2')

然后就使用词云进行绘图了，这里 shape 的参数有：默认为圆形（circle），cardioid(心形)，star(星形)，diamond（钻石形），triangle-forward（三角形），triangle（三角形），这两个三角形就是倾斜方向不同而已，pentagon(五边形)。

#为了显示效果，只提取前150个字

f2 <- f[1:150,]

#形状设置为一颗五角星

wordcloud2(f2, size = 0.8, shape = "star"

wordcloud2(f2, size =0.745, shape = "cardioid")

wordcloud2(f2, size =0.9, shape = "diamond")

加载一张图片，让显示图片的样式

#加载一张图片

path <- "E:/R-Test/245937.jpg"

#如果图形不像，调整size的值

wordcloud2(f, size = 0.45, figPath = path)

letterCloud用来显示指定的字母或者汉字，Word参数用于设置绘制词云形状为“”这个字

letterCloud(f2, word = "LOVE", size = 0.7)

【注意】可能我们已经发现，前面图中出现的高频词汇“机器学习”、“算法”等随着我们画出来的图丢失了。那是应该我们后边描绘的图的边太细，而“机器学习”的词频又特别高，所以就显示不出来。因此我们在选择绘图的时候不能为了美观而忽略了高频词

巴特西

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